xlwings-让Excel好用到飞起!

最近发现一个好用的Python库——xlwings,它可以很容易的使用Python操作Excel,也可以从Excel调用Python。
xlwings功能特点如下:

  • 使用接近VBA的语法从Python自动化/与Excel交互;
  • 用干净而强大的Python代码替换VBA宏;
  • 在Python中编写用户定义函数(UDF)(仅限Windows);
  • 通过REST API操作Excel工作簿;
  • 完全支持Numpy arrays 和Pandas Series/DataFrames

快速开始

1.安装和导入

使用pip进行安装
pip install xlwings
导入
import xlwings as xw

2.连接Excel工作表

建立Excel表连接,windows上要使用原始字符串转义反斜杠
wb=xw.Book(r"E:\python\example.xlsx")
实例化工作表对象
sht=wb.sheets["sheet1"]
返回工作表绝对路径
wb.fullname
返回工作簿名称
sht.name

3.操作单元格
#在单元格中写入数据
sht.range("A1:A10").value="xlwings"
#读取单元格内容
sht.range("A1").value
#清除单元格内容和格式
sht.range("A1").clear()
#获取单元格列标
sht.range("C1").column
#获取单元格行标
sht.range("A10").row
#获取单元格行高
sht.range("A1").row_height
#获取单元格列宽
sht.range("A1").column_width
#列宽自适应
sht.range("A1").columns.autofit()
#行高自适应
sht.range("A1").rows.autofit()
#单元格填充背景色,传入RGB值
sht.range("A1").color=(255,0,0)
#获取单元格颜色
sht.range("A1").color
#清除单元格颜色
sht.range("A1").color=None
#使用公式
sht.range("B1").formula='=SUM(A1:A10)'
#获取单元格公式
sht.range("B1").formula_array
#在单元格中写入批量数据
sht.range("A2").value=[['one','tow','three'],[1,2,3],[4,5,6]]
#读取表中批量数据
sht.range("A2").expand().value
4.xlwings与numpy、pandas、matplotlib交互
#写入numpy array数据类型
import numpy as np
import pandas as pd
np_data=np.array((1,2,3))
sht.range("C1").value=np_data
#写入pandas DataFrmae数据类型
df=pd.DataFrame([[1,2],[3,4]],columns=['a','b'])
sht.range("A11").value=df
#将数据读取,输出为DataFram类型
sht.range("A11").options(pd.DataFrame,expand='table').value
#将matplotlib图表写入到Excel表格里
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
fig=plt.figure()
plt.plot([1,2,3,4,5])
sht.pictures.add(fig,name='MyPlot',update=True)
5.操作结果
py1.png

py2.png

以上为xlwings的简单操作,有关更多详细信息请参考:
https://www.kancloud.cn/gnefnuy/xlwings-docs/content/default.md

©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 203,362评论 5 477
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 85,330评论 2 381
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 150,247评论 0 337
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 54,560评论 1 273
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 63,580评论 5 365
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 48,569评论 1 281
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 37,929评论 3 395
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 36,587评论 0 258
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 40,840评论 1 297
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 35,596评论 2 321
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 37,678评论 1 329
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 33,366评论 4 318
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 38,945评论 3 307
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 29,929评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,165评论 1 259
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 43,271评论 2 349
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 42,403评论 2 342